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AI应用开发工程师面试题库

面向AI应用开发工程师相关面试，围绕Agent、RAG、系统设计、技术选型、问题解决等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

176 道题目建议用时 528 分钟专项面试练习

全部题目 176 道题

考察候选人对 RAG 中分块策略的理解，特别是针对结构复杂的长文档。

考察候选人是否真正主导过性能优化，能否从现象出发定位瓶颈，并理解异步化/并发化的收益与风险。

考察对线程池核心机制、参数配置和异常处理的理解，以及能否结合真实优化场景说明其作用。

考察对Future异常传播机制、get方法行为以及工作线程状态的理解。

考察对Redis Lua原子性、错误处理以及Cluster多Key限制和解决方案的理解。

考察候选人能否从设计、评测、上线验证到版本兼容完整思考上下文方案，体现AI应用工程化能力。

考察候选人对 JVM 类加载生命周期与双亲委派机制的理解深度，以及能否把机制与安全隔离目标联系起来。

考察候选人对 InnoDB 行锁、间隙锁、临键锁以及索引与加锁范围关系的理解。

考察候选人对 RAG 全链路架构的掌握程度，以及能否把检索、增强、生成各环节讲清楚。

考察候选人在 AI 辅助开发中的判断力，能否建立可操作的验证标准，而不是盲目采纳 AI 输出。

考察候选人对 Function Calling 机制的理解，是否清楚模型只做决策、应用代码负责执行这一职责边界。

考察候选人能否从层次、通信方式、成本和适用场景几个维度区分三种工具形态，并给出选型判断。